JP2020149677A5

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Publication number: JP2020149677A5
Application number: JP2020027691A
Authority: JP
Filing date: 2020-02-21
Publication date: 2022-08-29
Anticipated expiration: 2040-02-21

Claims

連続的動作要素と離散的動作要素とを有するシステムを制御するためのコントローラであって、前記システムを制御するための制御入力の少なくとも部分集合は、値の離散集合に属する値をとる離散変数であり、前記コントローラは、
前記システムの現在の状態の測定値を受け入れ、各制御ステップの混合整数モデル予測制御（ＭＩ－ＭＰＣ）問題を解いて前記システムへの制御入力を生成し、前記制御入力を前記システムに与えることにより前記システムの状態を変更するように構成されたプロセッサを備え、前記プロセッサは、前記システムの状態に対する状態制約に従って前記ＭＩ－ＭＰＣ問題を解き、現在の制御ステップに対して、前記プロセッサは、
前記状態制約を満たす状態変数の一連の値をもたらす結果となる前記制御入力の値の任意の組み合わせが前記システムへの前記制御入力に対する状態不変制御制約も満たすように、前記状態制約を前記状態不変制御制約に変換し、
前記状態制約と前記状態不変制御制約とに従って、前記状態不変制御制約を満たす連続探索空間のパーティション内への前記値の離散集合の緩和により定義される探索空間内でＭＰＣ問題の解を探索する分枝限定法で、前記ＭＩ－ＭＰＣ問題を解くように構成される、連続的動作要素と離散的動作要素とを有するシステムを制御するためのコントローラ。
前記プロセッサは、前記状態不変制御制約に従って前記ＭＩ－ＭＰＣ問題を解くために、
前記状態不変制御制約を満たす厳密にされた制御境界値で、少なくとも前記制御入力の部分集合の異なる値の複数の組み合わせを選択し、
少なくとも前記制御入力の部分集合の異なる値の各組み合わせについて整数緩和最適化問題を解いて、前記ＭＩ－ＭＰＣ問題の目的関数に従って性能指標を最適化する解の集合を生成し、
前記解の集合から前記性能指標の最適値に対応する前記ＭＩ－ＭＰＣ問題の解を選択するように構成される、請求項１に記載のコントローラ。
前記分枝限定法は、前記値の離散集合に属する前記ＭＰＣ問題の解が見つかるまで、前記探索空間を反復して分割し、前記状態不変制御制約は、最適解を見つけるために解かれる必要のあるＭＰＣ問題の数を低減するよう前記探索空間を厳密にし、各緩和ＭＰＣ問題は前記状態制約に従って解かれる、請求項１に記載のコントローラ。
前記状態不変制御制約の少なくとも一部は前記ＭＰＣ問題の制御区間の一部またはすべての瞬間について互いに結合され、前記プロセッサは前記状態不変制御制約を分離して前記探索空間を形成する、請求項１に記載のコントローラ。
前記プロセッサは、制御境界の初期集合、および前記ＭＰＣ問題の制御区間の一部またはすべての瞬間について互いに結合される前記状態不変制御制約が与えられると、前記制御入力ごとに、前記分離された状態不変制御制約を表す、保守的境界値の集合を反復的に厳密にするドメイン伝播法を用いて、前記制御区間の異なる瞬間の前記状態不変制御制約を分離する、請求項４に記載のコントローラ。
前記分枝限定法は、前記探索空間を、共通領域に入れ子にされた第１の領域および第２の領域を含む、領域からなる入れ子木に反復的に分割し、前記プロセッサは、
前記第１の領域によって定義された前記探索空間の第１のパーティションについて前記ＭＰＣ問題を解いて、第１の解を生成し、
前記第２の領域によって定義された前記探索空間の第２のパーティションについて前記ＭＰＣ問題を解いて、第２の解を生成し、
前記第１の解と前記第２の解との両方を、最適目的値に対する現在既知の境界と比較し、
前記第１の領域、前記第２の領域、または両方の領域のいずれかの性能指標が前記最適目的値に対する前記現在既知の境界よりも最適でない場合、前記領域からなる入れ子木から前記第１の領域、前記第２の領域、または両方の領域のいずれかを剪定し、
前記第１のパーティションまたは前記第２のパーティションのいずれかが前記ＭＩ－ＭＰＣ問題の実行可能な離散解をもたらす場合には、現在既知の境界値を最適目的に更新し、
１つの残っている領域を選択して複数の入れ子領域に分割し、前記値の離散集合に属する最適解が見つかるまで、前記複数の入れ子領域の少なくとも一部のＭＰＣ問題を解くように構成される、請求項１に記載のコントローラ。
前記分枝限定法は、前記探索空間内において前記値の離散集合に属する前記ＭＰＣ問題の最適解を見つけるよう、前記探索空間を領域からなる入れ子木に反復して分割し、前記プロセッサは、反復を実行するために、
前記探索空間のパーティションを定義する前記入れ子木の葉領域について前記ＭＰＣ問題を解いて、前記入れ子領域の前記ＭＰＣ問題の解を見つけ出し、
前記葉領域の前記ＭＰＣ問題の前記解を、前記領域からなる入れ子木の前記ＭＩ－ＭＰＣ問題の現在既知の最良の離散的な実行可能解と比較し、
前記葉領域の前記ＭＰＣ問題の前記解が、離散的に実行可能であり、前記領域からなる入れ子木の前記ＭＩ－ＭＰＣ問題の現在既知の最良の離散的な実行可能解よりも最適である場合には、前記領域からなる入れ子木の前記ＭＩ－ＭＰＣ問題の前記離散的な実行可能解の最良の境界値を、前記葉領域の前記ＭＰＣ問題の前記解で更新し、
前記葉領域の前記ＭＰＣ問題の前記解の性能指標が、前記現在既知の最良の離散的な実行可能ＭＩ－ＭＰＣ解よりも最適でない場合には、前記領域からなる入れ子木から前記葉領域を剪定するよう構成される、請求項１に記載のコントローラ。
前記分枝限定法は、木伝播を用いて、現在の制御ステップについての前記ＭＩ－ＭＰＣ問題の解および対応の領域からなる入れ子木を、以前の時間制御ステップに対して判断された前記ＭＩ－ＭＰＣ問題の解および対応の領域からなる入れ子木からの１ステップ先の時間予測で初期化する、請求項７に記載のコントローラ。
前記プロセッサは、前記木伝播を用いて前記分枝限定法を初期化するために、
現在の制御時間ステップの、領域からなる現在の入れ子木を初期化するよう構成され、前記初期化された、領域からなる現在の入れ子木は、前記離散変数の各々の分枝変数および対応の擬似コスト情報を、前記以前の制御時間ステップに対して判断された前記ＭＩ－ＭＰＣ問題の解および対応の、領域からなる以前の入れ子木からの分枝変数ならびに擬似コスト情報の順序で定義し、前記プロセッサはさらに、
前記分枝された変数のインデックスを、前記現在の制御時間ステップについての前記ＭＰＣ問題の制御区間において、前記以前の制御時間ステップに対して判断された前記領域からなる以前の入れ子木における解パスに沿って、１段階だけシフトし、
前記分枝された変数の前記インデックスをシフトした後、前記領域からなる現在の入れ子木から、前記現在の制御時間ステップの区間外にある段階に関連付けられる分枝された変数を除去し、
前記領域からなる現在の入れ子木から、緩和ＭＰＣ解において値が既に整数実行可能である分枝された変数を除去し、
前記領域からなる現在の入れ子木から、前記擬似コスト情報が以前の制御時間ステップ中に不十分な分枝を示す分枝された変数を除去するよう構成される、請求項８に記載のコントローラ。
前記プロセッサは、さらに、前記以前の制御時間ステップからの以前のＭＰＣ解に基づいて、前記領域からなる現在の入れ子木において各ＭＰＣ解ごとに現在の解をウォームスタートするように構成される、請求項８に記載のコントローラ。
前記プロセッサは、対応するＭＰＣ解がすべての離散制御入力についてまだ整数実行可能でない場合、および前記ＭＰＣ問題の解の性能指標が現在既知の最良の離散的な実行可能ＭＩ－ＭＰＣ解よりも最適である場合、少なくとも前記離散制御入力の部分集合の値の少なくとも１つの組み合わせについて前記ＭＰＣ問題を解いた後に求解後法を実行するようにさらに構成され、前記プロセッサは、前記求解後法を実行するために、
前記ＭＰＣ問題の双対の最適化の反復の部分集合を、ある探索領域について実行するよう構成され、そこにおいては、まだ整数実行可能ではない離散制御入力変数の１つが選択され、その値の離散集合の１つに等しくなるように制約され、前記プロセッサは、前記求解後法を実行するために、さらに、
前記ＭＰＣ問題の前記双対の前記最適化の反復の部分集合後の性能指標が、現在の最良の離散的な実行可能ＭＩ－ＭＰＣ解よりも最適でない場合には、前記探索領域を剪定し、
この離散制御入力変数の他のすべての考えられ得る整数値に対応する領域が既に剪定されている場合、前記離散制御入力変数を特定の整数値に固定するよう構成される、請求項２に記載のコントローラ。
少なくとも前記離散制御入力の部分集合の値の組み合わせに対する各ＭＰＣ問題はアクティブセット法を用いて解かれ、前記求解後法は、前記ＭＰＣ問題の前記双対に対応する最適性条件の線形システムを解く際に、システム行列について行列分解または前記行列分解が低ランク更新されたものを再利用できる双対アクティブセット反復の部分集合に対応する、請求項１１に記載のコントローラ。
制御対象システムは車両であり、前記コントローラは、前記混合整数制御解に基づいて前記車両への入力を決定し、前記車両への前記入力は、前記車両の加速度、前記車両のエンジントルク、ブレーキトルク、およびステアリング角度の１つまたは組み合わせを含み、前記離散最適化変数を用いて、離散制御判断、システムダイナミクスにおける切り替え、ギアシフト、および障害物回避制約の１つまたは組み合わせをモデル化する、請求項１に記載のコントローラ。
請求項１のコントローラを含む車両。
前記制御システムは宇宙機であり、前記コントローラは、前記混合整数制御解に基づいて前記宇宙機への入力を決定し、前記宇宙機への前記入力は、スラスタおよび運動量交換装置の１つまたは組み合わせを作動させ、前記離散最適化変数を用いて、離散制御判断、システムダイナミクスにおける切り替え、スラスタコマンドのための整数値、および障害物回避制約の１つまたは組み合わせをモデル化する、請求項１に記載のコントローラ。
前記制御システムは蒸気圧縮システムであり、前記コントローラは、前記混合整数制御解に基づいて前記蒸気圧縮システムへの入力を決定し、前記蒸気圧縮システムへの前記入力は、室内機ファン速度、室外機ファン速度、圧縮機回転速度、膨張弁位置、および逆流弁位置の１つまたは組み合わせを含み、前記離散最適化変数を用いて、離散制御判断、システムダイナミクスにおける切り替え、ならびに前記弁および／または前記ファンに送信されるコマンドのための整数値の１つまたは組み合わせをモデル化する、請求項１に記載のコントローラ。
連続的動作要素と離散的動作要素とを有するシステムを制御するための方法であって、前記システムを制御するための制御入力の少なくとも部分集合は、値の離散集合に属する値をとる離散変数であり、前記方法は、前記方法を実現する格納された命令と結合されるプロセッサを用い、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記方法のステップを実行し、前記ステップは、
前記システムの状態の測定値を受け入れることと、
前記システムの状態に対する状態制約に従って混合整数モデル予測制御（ＭＩ－ＭＰＣ）問題を解いて前記システムへの制御入力を生成することと、
前記制御入力を前記システムに提示することにより前記システムの状態を変更することとを含み、前記ＭＩ－ＭＰＣ問題を解くことは、
前記状態制約を満たす状態変数の一連の値をもたらす結果となる前記制御入力の値の任意の組み合わせが前記システムへの前記制御入力に対する状態不変制御制約も満たすように、前記状態制約を前記状態不変制御制約に変換することと、
前記状態制約と前記状態不変制御制約とに従って前記ＭＩ－ＭＰＣ問題を解くこととを含み、
前記ＭＩ－ＭＰＣ問題は、前記状態不変制御制約を満たす連続探索空間のパーティション内への前記値の離散集合の緩和により定義される探索空間内でＭＰＣ問題の解を探索する分枝限定法で解かれる、連続的動作要素と離散的動作要素とを有するシステムを制御するための方法。
方法を実行するためにプロセッサによって実行可能なプログラムが具現化された非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、前記方法は、
前記システムの状態の測定値を受け入れることと、
前記システムの状態に対する状態制約に従って混合整数モデル予測制御（ＭＩ－ＭＰＣ）問題を解いて前記システムへの制御入力を生成することと、
前記制御入力を前記システムに提示することにより前記システムの状態を変更することとを備え、前記ＭＩ－ＭＰＣ問題を解くことは、
前記状態制約を満たす状態変数の一連の値をもたらす結果となる前記制御入力の値の任意の組み合わせが前記システムへの前記制御入力に対する状態不変制御制約も満たすように、前記状態制約を前記状態不変制御制約に変換することと、
前記状態制約と前記状態不変制御制約とに従って前記ＭＩ－ＭＰＣ問題を解くこととを含み、
前記ＭＩ－ＭＰＣ問題は、前記状態不変制御制約を満たす連続探索空間のパーティション内への前記値の離散集合の緩和により定義される探索空間内でＭＰＣ問題の解を探索する分枝限定法で解かれる、非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
連続的動作要素と離散的動作要素とを有するシステムを制御するためのコントローラであって、前記システムを制御するための制御入力の少なくとも部分集合は、値の離散集合に属する値をとる離散変数であり、前記コントローラは、
前記システムの現在の状態の測定値を受け入れ、各制御ステップの混合整数モデル予測制御（ＭＩ－ＭＰＣ）問題を解いて前記システムへの制御入力を生成し、前記制御入力を前記システムに与えることにより前記システムの状態を変更するように構成されたプロセッサを備え、前記プロセッサは、前記システムの状態に対する状態制約に従って前記ＭＩ－ＭＰＣ問題を解き、現在の制御ステップに対して、前記プロセッサは、
前記状態制約を満たす状態変数の一連の値をもたらす結果となる前記制御入力の値の任意の組み合わせが前記システムへの前記制御入力に対する状態不変制御制約も満たすように、前記状態制約を前記状態不変制御制約に変換し、
前記状態制約と前記状態不変制御制約とに従って前記ＭＩ－ＭＰＣ問題を解くように構成され、
前記プロセッサは、前記状態不変制御制約に従って前記ＭＩ－ＭＰＣ問題を解くために、
前記状態不変制御制約を満たす厳密にされた制御境界値で、少なくとも前記制御入力の部分集合の異なる値の複数の組み合わせを選択し、
少なくとも前記制御入力の部分集合の異なる値の各組み合わせについて整数緩和最適化問題を解いて、前記ＭＩ－ＭＰＣ問題の目的関数に従って性能指標を最適化する解の集合を生成し、
前記解の集合から前記性能指標の最適値に対応する前記ＭＩ－ＭＰＣ問題の解を選択するように構成され、
前記プロセッサは、対応するＭＰＣ解がすべての離散制御入力についてまだ整数実行可能でない場合、および前記ＭＰＣ問題の解の性能指標が現在既知の最良の離散的な実行可能ＭＩ－ＭＰＣ解よりも最適である場合、少なくとも前記離散制御入力の部分集合の値の少なくとも１つの組み合わせについて前記ＭＰＣ問題を解いた後に求解後法を実行するようにさらに構成され、前記プロセッサは、前記求解後法を実行するために、
前記ＭＰＣ問題の双対の最適化の反復の部分集合を、ある探索領域について実行するよう構成され、そこにおいては、まだ整数実行可能ではない離散制御入力変数の１つが選択され、その値の離散集合の１つに等しくなるように制約され、前記プロセッサは、前記求解後法を実行するために、さらに、
前記ＭＰＣ問題の前記双対の前記最適化の反復の部分集合後の性能指標が、現在の最良の離散的な実行可能ＭＩ－ＭＰＣ解よりも最適でない場合には、前記探索領域を剪定し、
この離散制御入力変数の他のすべての考えられ得る整数値に対応する領域が既に剪定されている場合、前記離散制御入力変数を特定の整数値に固定するよう構成される、コントローラ。